4 Minuten
Mąstymo vertimas į kalbą
Mokslininkai iš kelių JAV institucijų sukūrė vidinio kalbėjimo dekoderį — smegenų ir kompiuterio sąsają (BCI), kuri verčia įsivaizduojamus žodžius į tekstą arba girdimą kalbą. Nedidelio klinikinio bandymo metu, kuriame dalyvavo keturi savanoriai su sunkiu paralyžiumi, sistema pasiekė maksimalų 74 procentų tikslumą, konvertuojant vidinį kalbėjimą į girdimą rezultatą. Paskelbti duomenys (Kunz et al., Cell, 2025) ir Stanfordo neuromokslininkų komentarai rodo, kad šis požiūris priartina BCI prie minties dekodavimo tiesioginiame šaltinyje, o ne apsiriboja signalais, susidarančiais bandant fizinį kalbėjimą.
Mokslinis pagrindas ir technologija
Dekoderis naudoja neuralinį implantą, kuris registruoja elektrinę veiklą motorinėje žievėje — smegenų srityje, atsakingoje už judesių planavimą ir vykdymą, įskaitant ir kalbai reikalingus judesius. Vietoje laukimo, kol motoriniai komandos pasieks raumenis, implantas aptinka neuroninius modelius, susijusius su fonemomis — baziniais kalbos garso vienetais. Tada mašininio mokymosi modeliai mokomi susieti šiuos modelius su fonemomis ir sudėti jas į žodžius bei sakinius.
Šis judėjimas nuo bandymų kalbėti paremtų BCI link vidinio kalbėjimo dekodavimo sprendžia esminį apribojimą žmonėms su užrakintos būsenos sindromu ar sunkiu motoriniu sutrikimu: jie gali negalėti fiziškai bandyti tarti žodžių, bet vis tiek kurti žodžių mentalines reprezentacijas. Kaip pažymi Stanfordo neuromokslininkas Benyamin Meschede-Krasa, „Jei reikia tik pagalvoti apie kalbą, o ne iš tikrųjų stengtis ją ištarti, tai žmonėms gali būti potencialiai lengviau ir greičiau.“
Eksperimento detalės ir pagrindiniai rezultatai
Praneštame tyrime keturi dalyviai su giliu paralyžiumi įsivaizdavo tarti konkrečius žodžius ir frazes, tuo tarpu implantais pritvirtinti elektrodai ėmė mėginius iš motorinės žievės veiklos. Mašininio mokymosi algoritmai nustatė statistinius ryšius tarp neuroninių modelių ir kalbos vienetų. Tirdami, mokslininkai rado persidengiančią, tačiau atskiriamą veiklą tarp bandomojo (bandymo tarti) kalbėjimo ir gryno vidinio kalbėjimo; pagal Stanfordo neuromokslininką Franką Willettą, vidinio kalbėjimo signalai atrodė kaip „mažesnė“ bandymo tarti kalbėjimo versija.
Naudodami probabilistinius kalbos modelius, kurie įvertina, kokios fonemos ir žodžiai dažniausiai sutampa, sistema parodė gebėjimą atpažinti iki 125,000 žodžių žodyną vien tik iš vidinio kalbėjimo. Maksimalus dekodavimo našumas tam tikromis sąlygomis pasiekė 74 procentus, nors vidutinis tikslumas tarp visų bandymų dažnai buvo žemesnis. Tyrime taip pat išbandytas privatumo saugiklis: vartotojai mintyse aktyvavo specifinį „slaptažodį“, kad įjungtų arba išjungtų dekodavimą, pasiekdami 98 procentų patikimumą eksperimento užduotyje.
Apribojimai, privatumas ir klinikinės perspektyvos
Svarbių iššūkių išlieka. Bandymo imtis buvo maža (keturi savanoriai), o našumas kito priklausomai nuo dalyvio ir įrašymo kokybės. Tikslumas nepasiekė realaus laiko pokalbinio sklandumo, be to, technologija šiuo metu reikalauja invazinių implantų ir individualios mašininio mokymosi kalibracijos. Taip pat kyla etinių ir privatumo klausimų: įrenginys, galintis dekoduoti vidinį kalbėjimą, gali netyčia įrašyti privatųsias mintis. Siūlomos saugumo priemonės apima aiškius mentalinius start/stop signalus, autentifikacines frazes ir įrenginyje vykdomą kontrolę, kad būtų užkirstas kelias nuolatiniam fiksavimui.
Mokslininkai yra optimistiški, kad pažanga jutiklių tinkluose, platesnė žievės kartografija ir patobulinti dekodavimo algoritmai gali pakelti tikslumą ir individualizuoti modelius greičiau nei ankstesni BCI sprendimai. Susiję metų pradžioje atlikti tyrimai demonstravo realaus laiko, konkrečiam asmeniui pritaikytą minties dekodavimą, ką dar labiau pabrėžia spartėjantį pažangą neuralinio dekodavimo ir kalbos BCI srityse.
Ekspertės įžvalga
Dr. Aisha Patel, neuroinžinierė ir klinikinių BCI tyrimų specialistė, komentuoja: „Šis darbas yra svarbus principo įrodymas. Aukštos skiriamosios gebos neuroninių įrašų ir kalbai pritaikyto mašininio mokymosi derinys yra perspektyvus. Tačiau norint pereiti nuo laboratorinių demonstracijų prie kasdienio klinikinio naudojimo, mums reikia didesnių bandymų, tvirtų privatumo apsaugų ir sąsajų, galinčių mokytis bei prisitaikyti prie kiekvieno vartotojo unikalios neuroninės parafrazės.“
Išvada
Naujasis vidinio kalbėjimo dekoderis žymi reikšmingą žingsnį link BCI, galinčių atkurti natūralią komunikaciją žmonėms su sunkiu kalbos ir motorikos sutrikimu. Nors ankstyvų bandymų maksimalūs rezultatai teikia vilčių, platesnė validacija, patobulinta implantų technologija ir griežtos privatumo garantijos yra būtinos, kol minties į kalbą sistemos taps saugiais ir patikimais klinikiniais įrankiais. Tolesnis tarpdisciplininis darbas neuromoksluose, mašininio mokymosi ir etikos srityse lems, kokiu greičiu ir atsakingu būdu ši galimybė pasieks pacientus.
Quelle: sciencealert
Kommentare